Опубликован: 05.03.2005 | Уровень: специалист | Доступ: платный
Лекция 11:

Регрессионное тестирование: цели и задачи, условия применения, классификация тестов и методов отбора

< Лекция 10 || Лекция 11: 12345 || Лекция 12 >
Аннотация: Рассматриваются цели, задачи и виды регрессионного тестирования. Перечисляются необходимые и достаточные условия применения методов выборочного регрессионного тестирования. Дается классификация методов выборочного регрессионного тестирования и самих тестов при отборе. Рассматриваются возможности повторного использования тестов.
Ключевые слова: регрессионное тестирование, деятельность, модифицированный код, регрессионный дефект, цель регрессионного тестирования, подмножество, информация, запуск, множества, новый тест, программа, выходные данные, выборочное регрессионное тестирование, отбор тестов, отношение, задача регрессионного тестирования, цикла, вид регрессионного тестирования, очередь, корректирующее сопровождение, адаптивное сопровождение, спецификация программы, время тестирования, активный, вывод, управляемое регрессионное тестирование, безопасный метод, граф вызовов, прогон тестов, управляющий граф, операторы, Java, распределение памяти, операции, ресурс, входные данные, устаревший тест, представление, базы данных, повторное использование тестов, класс, траектория, компонент, формат вывода, ожидаемое значение, полнота, точность, универсальность, мера, процент

Цели и задачи регрессионного тестирования

При корректировках программы необходимо гарантировать сохранение качества. Для этого используется регрессионное тестирование - дорогостоящая, но необходимая деятельность в рамках этапа сопровождения, направленная на перепроверку корректности измененной программы. В соответствии со стандартным определением, регрессионное тестирование - это выборочное тестирование, позволяющее убедиться, что изменения не вызвали нежелательных побочных эффектов, или что измененная система по-прежнему соответствует требованиям.

Главной задачей этапа сопровождения является реализация систематического процесса обработки изменений в коде. После каждой модификации программы необходимо удостовериться, что на функциональность программы не оказал влияния модифицированный код. Если такое влияние обнаружено, говорят о регрессионном дефекте. Для регрессионного тестирования функциональных возможностей, изменение которых не планировалось, используются ранее разработанные тесты. Одна из целей регрессионного тестирования состоит в том, чтобы, в соответствии с используемым критерием покрытия кода (например, критерием покрытия потока операторов или потока данных), гарантировать тот же уровень покрытия, что и при полном повторном тестировании программы. Для этого необходимо запускать тесты, относящиеся к измененным областям кода или функциональным возможностям.

Пусть T = {t1, t2, ..., tN} - множество из N тестов, используемое при первичной разработке программы P, а T'\subseteq T - подмножество регрессионных тестов для тестирования новой версии программы P'. Информация о покрытии кода, обеспечиваемом T', позволяет указать блоки P', требующие дополнительного тестирования, для чего может потребоваться повторный запуск некоторых тестов из множества T\supseteq T', или даже создание T'' - набора новых тестов для P' - и обновление T.

Другая цель регрессионного тестирования состоит в том, чтобы удостовериться, что программа функционирует в соответствии со своей спецификацией, и что изменения не привели к внесению новых ошибок в ранее протестированный код. Эта цель всегда может быть достигнута повторным выполнением всех тестов регрессионного набора, но более перспективно отсеивать тесты, на которых выходные данные модифицированной и старой программы не могут различаться. Результаты сравнения выборочных методов и метода повторного прогона всех тестов приведены в таблица 11.1.

Таблица 11.1. Выборочное регрессионное тестирование и повторный прогон всех тестов.
Повторный прогон всех тестов Выборочное регрессионное тестирование
Прост в реализации Требует дополнительных расходов при внедрении
Дорогостоящий и неэффективный Способно уменьшать расходы за счет исключения лишних тестов
Обнаруживает все ошибки, которые были бы найдены при исходном тестировании Может приводить к пропуску ошибок

Задача отбора тестов из набора T для заданной программы P и измененной версии этой программы P' состоит в выборе подмножества T'_{идеальное}\subseteq T для повторного запуска на измененной программе P', где T'_{идеальное} = \{ t\in T | P'(t) \ne  P(t)\}. Так как выходные данные P и P' для тестов из множества T\supseteq T'_{идеальное} заведомо одинаковы, нет необходимости выполнять ни один из этих тестов на P'. В общем случае, в отсутствие динамической информации о выполнении P и P' не существует методики вычисления множества T'идеальное для произвольных множеств P, P' и T. Это следует из отсутствия общего решения проблемы останова, состоящей в невозможности создания в общем случае алгоритма, дающего ответ на вопрос, завершается ли когда-либо произвольная программа P для заданных значений входных данных. На практике создание T'идеальное возможно только путем выполнения на инструментированной версии P' каждого регрессионного теста, чего и хочется избежать.

Реалистичный вариант решения задачи выборочного регрессионного тестирования состоит в получении полезной информации по результатам выполнения P и объединения этой информации с данными статического анализа для получения множества T'реальное в виде аппроксимации T'идеальное. Этот подход применяется во всех известных выборочных методах регрессионного тестирования, основанных на анализе кода. Множество T'реальное должно включать все тесты из T, активирующие измененный код, и не включать никаких других тестов, то есть тест t\in T входит в T'реальное тогда и только тогда, когда t задействует код P в точке, где в P' код был удален или изменен, или где был добавлен новый код.

Если некоторый тест t задействует в P тот же код, что и в P', выходные данные P и P' для t различаться не будут. Из этого следует, что если P(t)\ne P'(t), t должен задействовать некоторый код, измененный в P' по отношению к P, то есть должно выполняться отношение t\in T'_{реальное}. С другой стороны, поскольку не каждое выполнение измененного кода отражается на выходных значениях теста, могут существовать некоторые такие t\in T'_{реальное}, что P(t) = P'(t). Таким образом, T'реальное содержит T'идеальное целиком и может использоваться в качестве его альтернативы без ущерба для качества тестируемого программного продукта.

Важной задачей регрессионного тестирования является также уменьшение стоимости и сокращение времени выполнения тестов.

Рассмотрим отбор тестов на примере рис. 11.1. Код, покрываемый тестами, выделен цветом и штриховкой. Легко заметить, что код, покрываемый тестом 1, не изменился с предыдущей версии, следовательно, повторное выполнение теста 1 не требуется. Напротив, код, покрываемый тестами 2, 3 и 4, изменился; следовательно, требуется их повторный запуск.

Отбор тестов для множества T'.

Рис. 11.1. Отбор тестов для множества T'.
< Лекция 10 || Лекция 11: 12345 || Лекция 12 >
Федор Антонов
Федор Антонов

Здравствуйте!

Записался на ваш курс, но не понимаю как произвести оплату.

Надо ли писать заявление и, если да, то куда отправлять?

как я получу диплом о профессиональной переподготовке?

Сергей Чурбанов
Сергей Чурбанов
Екатерина Столярова
Екатерина Столярова
Россия, УдГУ
Ольга Акбашева
Ольга Акбашева
Россия, Самара, Аэрокосмический университет, 2013